import Process.processmethod as process
import cv2 as cv
import time
import numpy as np



def Gaussian(mask, frame):
    time_start = time.time()  # 记录开始时间
    # 对整幅图像进行模糊处理
    blurred_image = cv.GaussianBlur(frame, (51, 51), 0)  # 预先计算整个图像的模糊

    # 生成布尔掩模
    mask_bool = mask == 255  # 创建布尔数组，标记需要模糊的区域

    # 使用 NumPy 的条件索引进行替换
    encrypted_image = frame.copy()
    encrypted_image[mask_bool] = blurred_image[mask_bool]  # 只对掩模为1的部分应用模糊

    time_end = time.time()  # 记录结束时间

    print(f"模糊一帧用时：{time_end - time_start}")  # 打印耗时

    return encrypted_image  # 返回处理后的图像





